走讀紐約》校園示威事件擴大 衝擊美國大選 拜登支持度同步走低
信傳媒.2024年5月1日 09:02

位於紐約市曼哈頓上城的哥倫比亞大學。學生校園示威活動自加薩戰爭爆發以來越演越烈,甚至有形成夾帶反猶太情緒等意識形態之勢。(攝影/許曉嘉)

近日,為了紐約市曼哈頓的常春藤名校哥倫比亞大學罕見的對校外人士發出信件表示臨時取消了校園參觀的預約行程。主要是在哥倫比亞大學校園內發生的示威與抗議活動正不斷地擴大,校方只好暫時取消校園導覽。

這一連串由學生組成的示威與抗議活動發生於美國各大知名大專院校校園裡面已經有好一段時間,有些學校因為高層被擺平了導致沉寂了下來,但像是哥倫比亞大學、耶魯大學、加州伯克利分校等等,學生示威依然風風火火。

最初這些學生示威的主要訴求是聲援巴勒斯坦無辜人民、要求美國政府停止支援以色列,但近來有逐漸演變成夾帶反猶太情緒的意識形態社會運動之勢。

於此同時,美國現任總統拜登的支持度在一些民調中,同步創下了歷來尋求連任的總統在選前支持度的歷史新低。看似單純的學運也默默影響政治局面。

拜登支持度創歷來尋求連任總統史上新低

根據過去幾次選前分析,歷年來尋求連任的美國總統在選前的民調支持度通常有50%上下或是更高。而且選前支持度被視為能否連任成功的關鍵之一。

儘管在某些情況下,即使現任總統在選舉前有不低的支持度也可能在選戰中慘遭滑鐵盧。更別說光是選前支持度就已經欲振乏力。

偏偏最近一些民意調查結果顯示,拜登的支持度只有40%附近或者更低。這個數據幾乎是遠低於過去連任成功的總統選前民意支持度超過10個百分點。

許多分析指出,拜登的支持度持續偏低主要因素在於過半美國人認為自己的財務經濟狀況比以前更糟,另外還有來自非法移工、社會與政治等各方面因素。

關於美國現任總統拜登的書籍。講述拜登在流行病、通膨問題、國際戰事等等重重危機中接任美國總統後與執政團隊的合作及決策歷程。(圖片來源/許曉嘉)

物換星移,猶太人已非當年受迫害的族群

第二次世界大戰距今已有80年。當年猶太人在許多地方遭遇驅逐和迫害,歷史留給人們教訓的確不能忘記。但如今物換星移,現在的猶太人早非弱勢團體。

特別是在美國。目前美國大約有600萬猶太人,其中近200萬猶太人就住在全美首善之區紐約,並且在美國政府機關與各大知名學府高層都有重要職務。

對美國新世代年輕人來說,他們從一出生看到的猶太人就是家庭富裕、父母在政府部門或學校、銀行等機構身居要職,或有律師、醫師執照等等,小孩則從小就讀猶太人專屬學校,自成生活圈、跟猶太人以外的鄰居鮮少互動。

在這樣的社會情節下,許多美國年輕人不太能理解為何美國政府執意支援以色列持續用強硬手段逼迫手無寸鐵又無家可歸的巴勒斯坦人。

學生示威越演越烈,逐漸影響老百姓生活

隨著學生示威與民眾抗議行動不斷擴大,鄰近校園周邊的尋常百姓,日常生活也逐漸造在各方面受到有形無形的影響。

以哥倫比亞大學校園導覽活動臨時取消為例。在美國,由各校主辦的校園參觀導覽行程是重要的招生活動之一。因為美國大學基本上是採取獨立招生模式,因此吸引家長和學生的注意力是相當重要。

許多知名大專院校通常都有校園導覽行程,校外人士可以自由報名參加,核准後就會收到學校的通知,然後由專人帶隊參觀校園並且在導覽後開放問答。

因應近幾個月來學生示威抗議活動沒完沒了,甚至有些示威學生乾脆在校園內紮營起來,部分學校在暫停校園導覽計畫之際開始祭出應變措施。

例如哥倫比亞大學推出了虛擬資訊會議,由校方事先錄製學生帶領參觀校園的虛擬導覽及校園設施介紹,包括互動視頻影片、嵌入式媒體等等。

受影響的不僅是大學校園招生導覽。還有城市街頭三不五時可能多了許多荷槍實彈的警察、大小路口或許突然架起了管制通行的拒馬、某些公共空間暫停開放、某些活動臨時取消等等。

校園學運夾雜意識型態默默形成政治暗流

不僅如此,迦薩戰爭催生的一連串學生示威和校園抗議活動,也開始讓更多人注意到一些以往可能沒有特別留意的事。

例如美國各大名校的政治立場、校內管理團裡團隊與師資結構、各類型猶太組織與基金會在美國政治圈和金融界的版圖、猶太社區的位置分布,甚至於猶太人與鄰居的互動和生活模式等等。

從示威活動本身來看,這些來自頂尖學府的學生正以活躍的方式,默默地發揮他們對於周邊人群與國家社會的影響力,包括他們的想法、他們的心聲。

但也有人擔心,聲援巴勒斯坦組織的學生示威似乎有逐漸演變成夾帶著反猶太情緒意識形態的社會運動之勢,政府必須小心應對。

(原始連結)


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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司